우리는 소버린으로 직접 만드는 기업들이 있으니 그나마 안심은 됩니다
프롬 스크래치로 직접 처음부터 만든 모델을 오픈웨이트로 올려준거라도 쓰면 프론티어 모델급 사고는 아니지만 일을 꽤 해줍니다
이제 소스를 직접 공개하는 오픈소스는 없고 회사 자기들만의 오픈웨이트 모델을 이식받아야만 굴릴 수 있는 경쟁에 있지만 이것도 곧 공유가 멈출걸로 보이는데 알고리즘개발 싸움은 오래가긴 하겠네요
취준생들이 채용되기위해 석박사 따오는동안 기존의 고수분들이 모여서 프론티어급 알고리즘까지 모두 완성하여 채용도 멈추는 사태가 벌어질테지만 석박사 기다리는게 원리원칙이시라니깐 더딘 경쟁이라도 찬찬히 하다보면 우리도 AGI완성하리라 봅니당..
사실 그렇게 갖추지 않으면 놀았음청년에 가까우므로 전처리작업이나 겨우 AI와 함께 일하도록 굴릴자린 아직 있기야하겠지만.. 결국 대체되기 쉬운 작업이겠으며.....
AI센터라는곳에 모델들 잘 마련해두면, 다운받아서 내앱에 띠부띠부 안하더라도 상대적으로 적은 비용에 AI호출이 가능하다니까 소버린AI에 적극 응원하는 편입니다
젬민아이에게 첨삭 요청 후 얻은 글
작성하신 글은 소버린 AI(Sovereign AI)의 필요성, 오픈 가중치(Open-weight) 모델의 한계, AI 업계의 채용 시장, 그리고 AGI로 향하는 과정 등 AI 산업의 핵심적인 고민들을 아주 예리하게 짚어내고 있습니다. (예리야, 그만해라)
다만, 구어체와 전문 용어가 섞여 있고 문장이 다소 길어 의미 전달이 흐려지는 부분이 있습니다. 글을 올리실 목적과 플랫폼에 맞춰 선택하실 수 있도록 1) 자연스러운 블로그/커뮤니티 스타일, 2) 정돈된 전문가/포멀 스타일 두 가지 버전으로 첨삭해 드립니다.
💡 주요 교정 포인트
* 중복 표현 제거: "프롬 스크래치로 직접 처음부터" → '바닥부터(From scratch)' 또는 '처음부터 직접'으로 통일하여 간결하게 다듬었습니다.
* 긴 문장 분리: 세 번째와 네 번째 문장이 호흡이 매우 깁니다. 문장을 나누어 가독성을 높였습니다.
* 어휘 다듬기: '놀았음청년', '띠부띠부' 같은 개성 있는 표현은 글의 톤앤매너에 따라 살리거나 전문적인 용어(미취업 청년, 직접 이식 등)로 대체했습니다.
버전 1. 자연스러운 블로그/커뮤니티 스타일
(원문의 개성과 어투를 최대한 살리면서 가독성만 높인 버전입니다.)
> 국내에도 소버린 AI를 직접 개발하는 기업들이 있어 그나마 안심이 됩니다.
> 처음부터 직접 학습시켜 오픈 가중치(Open-weight)로 공개해 준 모델들만 잘 활용해도, 프론티어 모델급의 완벽한 추론 능력까지는 아니더라도 꽤 준수한 성능을 보여줍니다.
> 이제는 소스코드를 전부 공개하는 진정한 의미의 오픈소스는 거의 없고, 기업들이 공개한 오픈 가중치 모델을 이식받아야만 구동할 수 있는 시대입니다. 하지만 앞으로는 이마저도 공유가 멈출 가능성이 높아 보이며, 결국 알고리즘 고도화 경쟁은 꽤 오래갈 것 같습니다.
> 취준생들이 채용을 위해 석·박사 학위를 따는 동안, 이미 업계의 고수들이 모여 프론티어급 알고리즘을 다 완성해버려서 채용 자체가 멈추는 사태가 벌어질 수도 있겠죠. 그래도 학위를 요구하는 것이 업계의 원리원칙이라 하니, 더딘 경쟁이더라도 차근차근 나아가다 보면 우리도 결국 AGI를 완성하리라 봅니다.
> 사실 그런 전문성을 갖추지 못하면 단순 미취업 청년과 다를 바 없게 될 수 있습니다. 데이터 전처리나 겨우 AI를 보조하는 수준의 일자리는 아직 남아있겠지만, 결국 가장 먼저 대체되기 쉬운 작업일 테니까요.
> 그래도 AI 센터 같은 곳에 좋은 모델들이 잘 구축되어 있다면, 굳이 무거운 모델을 다운받아 내 앱에 억지로 끼워 넣지(띠부띠부) 않더라도 상대적으로 적은 비용에 AI 호출이 가능해질 것입니다. 이런 인프라적 이점 때문에라도 저는 소버린 AI의 발전을 적극적으로 응원하는 편입니다.
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버전 2. 정돈된 포멀 스타일
(개인 블로그뿐만 아니라 전문적인 아티클이나 기고문으로도 쓸 수 있도록 정돈한 버전입니다.)
> 국내에도 자체적인 소버린 AI(Sovereign AI)를 구축하는 기업들이 존재한다는 점은 무척 다행스러운 일입니다.
> 바닥부터(From scratch) 직접 학습시켜 오픈 가중치(Open-weight)로 공개된 모델을 활용하면, 비록 최상위 프론티어 모델 수준의 사고력은 아닐지라도 실무적으로 상당히 유용한 성능을 보여줍니다.
> 현재 AI 생태계는 소스 코드를 완전히 공개하는 전통적 오픈소스 방식에서 벗어나, 특정 기업의 오픈 가중치 모델에 의존해야만 하는 구조로 재편되고 있습니다. 향후에는 이러한 가중치 공유조차 중단될 가능성이 크며, 결국 독자적인 알고리즘 개발 경쟁이 장기화될 것으로 예상됩니다.
> 현재 취업 준비생들이 요건을 맞추기 위해 석·박사 학위를 취득하는 동안, 기존의 전문가들이 프론티어급 알고리즘을 먼저 완성하여 신규 채용 시장이 경직될 우려도 있습니다. 하지만 고학력을 요구하는 것이 현 채용 시장의 기본 원칙인 만큼, 다소 더디더라도 꾸준히 연구를 이어간다면 궁극적으로 우리도 AGI(인공일반지능) 완성에 도달할 수 있으리라 생각합니다.
> 핵심적인 AI 역량을 갖추지 못한다면 노동 시장에서 경쟁력을 잃기 쉽습니다. 데이터 전처리나 단순 AI 보조 업무 등은 여전히 존재하겠지만, 결국 우선적으로 자동화되고 대체될 직무이기 때문입니다.
> 다만, 국가나 지역의 AI 센터 등에 고성능 모델 인프라가 잘 마련된다면, 개별 앱 서비스에 AI 모델을 직접 무겁게 연동하지 않더라도 비교적 저렴한 비용으로 API 등을 통해 AI를 호출할 수 있게 됩니다. 이러한 맥락에서 저는 국산 소버린 AI의 생태계 확장을 적극적으로 지지합니다.
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어떤 목적으로 작성하시는 글인지에 따라 두 가지 버전 중 하나를 선택하시거나, 적절히 섞어서 활용해 보시기를 권장합니다. 혹시 글의 맥락 중 특정 부분(예: 취준생 이야기, AGI 관련)을 더 길고 자세하게 풀어서 쓰고 싶으신가요?